В США два бывших работников хедж-фонда создали математическую модель, позволяющую с высокой точностью диагностировать сердечные заболевания по рисунку графика МРТ.
Алгоритм был создан в рамках соревнования, в котором участвовала почти тысяча команд. Победители – Тенция Ли и Ки Лю – создали свой проект на основе концепции сверточной нейронной сети, которая входит в набор алгоритмов машинного обучения Deep Learning, или “глубинное обучение”.
В частности, сверточная нейронная сеть имитирует обработку визуальных данных у млекопитающих.
В ходе ранних испытаний алгоритм определял болезни по МРТ достаточно эффективно: не хуже кардиолога-человека, но гораздо быстрее. По оценкам медиков, новая технология может быть очень ценной для индустрии визуализации и сканирования внутренних органов человека.
“Некоторые работают над подобными проектами уже 15 лет, я поражен, что трехмесячный конкурс дал такие результаты”, – сказал в беседе с Financial Times глава отдела сложной визаулизации сердечной системы Национальных институтов здравоохранения США Эндрю Арай.
Победители соревнования Тенция Ли и Ки Лю в прошлом работали финансистами. Ли около года назад уволилась из хедж-фонда Crabel Capital Management, а Ки Лю раньше работал в фонде Two Sigma.
По словам Тенции Ли, они пользовались программным обеспечением, взятым из открытых источников. Основная его часть была скачана с сайта GitHub.
